Parte 1. Sistemas multiagentes

1. Representación del entorno

El entorno se representa como una retícula rectangular de N x M casillas. En esta retícula hay diferentes categorías que se le asignan a los cuadros:

2. Percepciones del entorno

En el modelo los conductores deben tener percepciones del entorno de manera que les permita tomar decisiones.

Las situaciones pueden ser las siguientes:

3. Definir las acciones de los conductores

Para cada situación descrita anteriormente se definen acciones que pueden realizar los conductores.

La calle enfrente está libre

El auto continua con su velocidad actual.

Hay un auto enfrente

El auto debe mantener una distancia de 3 metros entre sí mismo y el otro auto, por lo que aquí deberá reducir su velocidad de tal manera que no choque con él, o conservar su misma velocidad si está a una distancia adecuada.

Hay un semáforo enfrente

Aquí se pueden desprender más situaciones dependiendo del color del semáforo:

El semáforo está en rojo

El auto se debe detener (reducir velocidad a 0).

El semáforo está en amarillo

El auto debe ir reduciendo su velocidad.

El semáforo está en verde

El auto puede continuar moviéndose sin problemas y aumenta su velocidad.

4. Simulación con Python

Importar librerías

Diagrama de clases

Definición del agente semáforo

Definición del agente auto

Definición del modelo de la avenida

Funciones para visualización del modelo

Parámetros de simulación

Simulación de corrida

Visualización

Graficación de datos

Velocidad promedio

Número de autos en semáforo rojo

5. ¿Qué pasaría en la simulación si el tiempo en que aparece la luz amarilla se reduce a 0?

nose xd

Como se puede observar en la simulación, al no tener una transición entre la luz verde y roja, los autos frenan intempestivamente en cuanto el semáforo pasa a rojo, de hecho algunos hasta cruzan en ese momento.

Además, se forman grandes espacios entre los semáforos y el primer auto porque frenan en cuanto detectan el cambio de color.